Choques Tecnológicos e Política Monetária no Brasil Pós

CHOQUES TECNOLÓGICOS E POLÍTICA MONETÁRIA NO BRASIL PÓS
PLANO REAL
Ana Luísa Gouvêa Abras1
Resumo:
Neste trabalho procuramos avaliar em que medida a resposta do Banco Central do Brasil e
suas implicações para a taxa de juros real e inflação a uma fonte específica de flutuaçãochoques tecnológicos – pode ser considerada ótima segundo um modelo padrão de ciclos de
negócios com preços rígidos e uma regra simples de política monetária. Para tanto,
fornecemos evidência acerca da resposta da economia a choques estruturais através da
estimação de um vetor autoregressivo identificado a partir de relações derivadas da teoria
econômica (SVAR). Os resultados do exercício empírico indicaram que, a despeito do
modelo estrutural do Banco Central não considerar explicitamente e presença de choques de
oferta, a resposta a estes se conforma a definição de otimalidade da Nova Síntese
Neoclássica e garante a supressão das expectativas inflacionárias.
Abstract:
In this work, we try to evaluate to what extent the Brazilian Central Bank response to a
specific sort of fluctuation – technological shocks- and its implication to real interest rates
and inflation can be explained by a standard business cycle model with price rigidity and a
simple monetary police rule. In order to do so, we present evidence of the economy’s
response to structural shocks using a vector autoregression estimation identified by relations
derived from economic theory (SVAR). The results of the empirical exercise indicate that,
despite the non explicit consideration of supply shocks into its model, the Central Bank
reaction can be considered optimal as defined by the New Neoclassical Synthesis and
guarantees the suppression of inflation expectations.
Palavras-Chave: Política Monetária; Choques tecnológicos; VAR estrutural
Key-Words: Monetary Policy; Technological Shocks; Structural VAR
Classificação JEL: E42, E52
1
Mestre pelo IPE-USP. A autora agradece a ajuda e comentários da Profa. Fabiana Rocha, Camila Campos e
Rodrigo Sekkel, eximindo-os, logicamente, de quaisquer erros remanescentes.
1. INTRODUÇÃO
A literatura econômica, desde o final dos anos oitenta, tem apresentado um recrudescimento
do interesse acerca da política monetária com ênfase na análise teórica das metas e práticas
dos Bancos Centrais. Segundo Clarida et alli (1999), depois de um período de foco dos
estudos em fatores não monetários do ciclo de negócios, os trabalhos empíricos retomaram a
noção de que a política monetária pode influenciar o curso de curto prazo da economia real.
O centro do debate se deslocou da relevância da condução da gestão macroeconômica e seus
efeitos sobre a demanda agregada para a quantificação dos seus efeitos e o desenho de
políticas ótimas. Um dos motivos apontados pelos autores para tal mudança seria o
aperfeiçoamento dos modelos teóricos utilizados para avaliação da política monetária, com a
incorporação de técnicas de equilíbrio geral dinâmico juntamente com a admissão de alguma
forma de fricção que proporcione a não-neutralidade, geralmente rigidez nominal de preços.
O objetivo deste trabalho é avaliar em que medida um modelo padrão de ciclos de negócios
com preços rígidos e uma regra simples de política monetária pode explicar a resposta do
Banco Central e, suas implicações para a taxa de juros real e inflação, a uma fonte específica
de flutuação: choques tecnológicos. Para tanto, fornecemos evidência acerca da resposta da
economia a choques estruturais através da estimação de um vetor autoregressivo identificado
a partir de relações derivadas da teoria econômica (SVAR), conforme inicialmente proposto
por Blanchard e Quah (1989).
Os efeitos das mudanças tecnológicas se tornaram um assunto relevante na discussão de
política econômica na última década, haja vista a extraordinária performance da economia
americana associada ao fenômeno da “nova economia” (Galí 2000). Do ponto de vista
teórico, o desenvolvimento de Modelos de Ciclos Reais de Negócios (RBC) que advogam o
papel dos choques tecnológicos como causa preponderante das flutuações econômicas
ensejam a questão de como a autoridade monetária deve reagir a mudanças nas
possibilidades de produção da economia.
No Brasil, desde a abertura econômica e as reformas implementadas na década de noventa,
foram observados também sensíveis ganhos de produtividade (Sabóia e Carvalho,
1997).Temos, no entanto, que como argumentado por Kanczuk(2003), o modelo estrutural
utilizado pelo Banco Central do Brasil não toma em consideração os efeitos de choques de
oferta, o que leva a estimativas viesadas de seus parâmetros. Buscaremos, portanto,
identificar e avaliar a resposta do Banco Central aos choques presentes na economia sob uma
perspectiva até então pouco estudada.
O presente trabalho consiste em três capítulos: no primeiro apresentamos um modelo
macroeconômico “novo-keynesiano” padrão que racionaliza a escolha do instrumento de
política monetária através de uma “regra ótima” , uma do tipo “regra de Taylor” e uma regra
de meta para a previsão da inflação. Calibramos o modelo e apresentamos as funções de
resposta ao impulso, entendido aqui como o choque tecnológico. No segundo, expomos o
método econométrico e estimamos o vetor autoregressivo estrutural em que impomos as
restrições de longo prazo dadas pela teoria: obtemos assim as funções resposta ao impulso
empíricas. Por fim, reportamos e interpretamos os resultados no terceiro capítulo.
Os resultados encontrados sugerem que a resposta aos choques analisados se conforma a
definição de otimalidade do modelo teórico adotado e garante a supressão das expectativas
inflacionárias. Diante um choque positivo de produtividade observamos uma elevação da
taxa de juros real de forma a evitar pressões excessivas da demanda agregada e aumento de
preços. Acreditamos, portanto, que para o período analisado, a resposta aos choques
estudados não pode ser considerada a causa principal do não cumprimento da meta de
inflação. Outros choques, externos ou de demanda, possivelmente pesaram neste sentido.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 A Nova Síntese Neoclássica
O modelo apresentado constitui uma versão simplificada de Calvo (1983) e pertence à uma
geração recente de modelos de ciclos de negócios referida por Goodfriend and King (1997)
como a Nova Síntese Neoclássica (NSN). Esta integra elementos Keynesianos como
competição imperfeita e rigidez de preços `a metodologia de equilíbrio geral dinâmico
associada aos modelos RBC. O modelo resultante tem sido usado para analisar as ligações
entre moeda, inflação e o ciclo de negócios, além de servir para avaliação de políticas
monetárias alternativas (Clarida et alli ,1999).
Os modelos RBC, de forma geral, interpretam o conjunto das flutuações agregadas como
consistentes com um equilíbrio competitivo de um modelo neoclássico de crescimento
aumentado com uma escolha entre lazer/trabalho e choques tecnológicos exógenos. O apelo
teórico e sucesso empírico em replicar algumas características dos dados são consideradas as
razões principais para a ampliação de estudos relacionados aos ciclos reais a partir da década
de 80. Temos, no entanto, que nesse tipo de modelagem as variáveis reais evoluem em larga
medida, mesmo no curto prazo, independentes da política monetária adotada. Este fato torna
os modelos RBC pouco atraentes para os formuladores de políticas, sendo aqueles
atualmente ainda pouco utilizados pelos Bancos Centrais (Gali, 1999).
O aparecimento de uma Nova Síntese Neoclássica a partir da década de 90 procura suprir a
aparente limitação citada acima através da introdução de insights keynesianos em uma
estrutura de modelos de equilíbrio geral dinâmico. A hipótese de rigidez nominal de preços
adotada constitui a principal fonte de não neutralidade monetária, enquanto a competição
imperfeita garante a existência de um markup positivo, com firmas acomodando pequenas
variações na demanda com alteração na quantidade produzida sem mudanças de preços.
Sumarizamos a seguir os principais desenvolvimentos, características e resultados da NSN
(Gali, 2002a) (Gali, 2002b) (Gali, 1999) e o papel da política monetária que pode ser daí
derivado (Goodfriend e King, 1997) (Goodfriend e King, 2001).
Os modelos da NSN adotam de forma definitiva a abordagem do equilíbrio geral dinâmico.
O comportamento individual otimizador dos consumidores e firmas e o market-clearing
fornecem as condições de equilíbrio das variáveis agregadas. Embora guarde pouca
semelhança com os modelos neoclássicos originais, a Nova Síntese também se conforma a
agenda de pesquisa proposta por Lucas (1980) segundo a qual:
“need to test them (models) as useful imitations of reality by subjecting them to shocks for
which we are fairly certain how the actual economies or parts of economies would react. The
more dimensions on which the model mimics the answers actual economies give to simple
questions, the more we trust its answers to harder questions” (Lucas,1980)
A natureza do fenômeno inflacionário na Nova Síntese é forward looking. Como as firmas
enfrentam restrições para ajustar preços, no momento de realizar os ajustes são consideradas
as expectativas em relação aos custos, condições da demanda e política monetária futura.
Esta característica aparece claramente na “ Nova Curva de Phillips”. Trabalhos recentes têm
questionado a validade empírica desta modelagem, o que levou alguns autores a estimarem
uma versão híbrida da Curva de Phillips incluindo inflação defasada e futura como variáveis
dependentes (Gali e Gertler,1999). Os resultados encontrados para os Estados Unidos e
países da Europa indicam que, embora significativa, a inflação defasada possui pouca
importância quantitativa. Daí a “Nova Curva de Phillips” representar uma boa aproximação
da realidade (Goodfriend e King,2001).
O conceito de gap do produto possui um papel importante e, contrariamente às medidas
empíricas construídas na literatura de inflação e política monetária, possui definição teórica
precisa: desvio em relação ao produto de equilíbrio que ocorreria caso não houvesse rigidez
na economia. Este gap constitui uma variável relevante a que deve responder a política
monetária e está relacionado à dinâmica da inflação.
A Nova Síntese herda da literatura RBC a preocupação com o papel dos fatores reais no ciclo
de negócios. A evolução das variáveis sob a hipótese de flexibilidade total de salários e
preços - a taxa “ natural” de produto e de juros- dados os fatores reais representa um
conceito fundamental para os modelos utilizados, constituindo um equilíbrio virtual da
economia que ocorreria caso preços e salários não fossem rígidos.
O comportamento do Banco Central é geralmente modelado como uma regra de política
monetária seguindo a proposta de Taylor (1993). Desta forma, a NSN se interessa pelo
componente endógeno das políticas adotadas e seu papel em determinar a resposta das
variáveis do modelo aos choques exógenos. Esta metodologia é compatível empiricamente,
como veremos na Seção seguinte, com a análise de séries temporais e identificação de
choques em VAR.
A literatura de política monetária vinha se concentrando nos efeitos para a economia de
choques no crescimento da moeda e na taxa de juros. Estudos recentes, no entanto, têm
mostrado que os choques monetários possuem efeitos significativos, porém, contribuem
pouco na variabilidade total do ciclo de negócios (Christiano et alli,1998). Tal fato justifica o
interesse da Nova Síntese no componente endógeno das políticas e os efeitos de outros tipos
de choques advindos de fenômenos considerados mais primitivos – choques tecnológicos, de
preferências, de preços relativos, de gastos do governo e taxação etc...
2.2 O papel da política monetária
O arcabouço teórico da NSN propõe um conjunto de conclusões a respeito do papel da
política monetária. Primeiro, temos que devido ao ajuste gradual de preços, as ações do
Banco Central possuem efeitos importantes na economia real, que podem perdurar por vários
anos.
Segundo, embora o produto seja determinado a cada período pela demanda agregada, a
política monetária deve respeitar em média os determinantes reais da economia. Não há um
trade-off de longo prazo entre uma taxa baixa de inflação e a atividade real. O markup é
minimizado com a inflação próxima a zero e a instabilidade do nível geral de preços causa
distorções reais na economia e flutuações ineficientes do produto e emprego agregados
(Woodford, 2002) (Goodfriend e King, 1997).
Terceiro, vêm do ítem anterior que há ganhos em reduzir a inflação, sob a forma de melhora
na eficiência das transações e menores distorções de preços relativos e markup. A Nova
Síntese propõe que o Banco Central se guie através de uma política monetária neutra,
definida como aquela que mantém o produto no seu valor potencial em um ambiente de
preços estáveis.
Como veremos a seguir, na presença da política neutra ou ótima a autoridade monetária
acomoda choques de oferta que alteram o valor do produto de equilíbrio, sendo que a
resposta da economia segue os resultados de um modelo RBC tradicional de competição
imperfeita com preços flexíveis (Goodfriend e King, 1997).
2.3 Modelo
Apresentamos a seguir as principais equações log-linearizadas do modelo utilizado2. As
variáveis estão expressas em desvios percentuais em relação ao equilíbrio de longo prazo.
A IS dinâmica pode ser derivada das condições de ótimo de um problema padrão do
consumidor representativo, impondo-se a condição de market-clearing de produto igual ao
consumo e gastos do governo:
yt = -1 / s (rt - Et {p t +1 } - rr ) + Et {y t +1 } + (1 - r g ) g t
(1)
onde yt denota o log do produto agregado, rt a taxa nominal de juros, Pt a taxa de inflação
entre t e t+1 , rr º - log b representa a taxa real de juros de estado estacionário, b o fator de
desconto, s o coeficiente de aversão ao risco e gt os gastos governamentais, ou de forma
mais geral, um componente exógeno da demanda agregada. Como esperado, esta curva
relacionado o produto corrente inversamente com a taxa de juros real e positivamente com o
produto futuro. Um aumento da taxa de juros real diminui a demanda agregada - e o produto
corrente – através da substituição intertemporal do consumo.
O problema das firmas segue uma concorrência monopolística. Cada firma possui uma
demanda isoelástica pelo seu produto e toma as trajetórias das variáveis agregadas como
dadas. Admitindo que todas as firmas ajustem preços otimamente a cada período, o markup é
comum entre as firmas, constante no tempo e igual a e / e - 1 , onde e é a elasticidade preço
da demanda. Assim, mct = log(e - 1 / e ) º mc, "t onde mct é o custo marginal. Sob a hipótese
de preços flexíveis, o processo de equilíbrio do produto, taxa real de juros esperada e
emprego são independentes da política monetária e dados respectivamente por:
yt* = g + yat + y g g t
rrt* = rr + sryDat + s (1 - y g )(1 - r g )g t
2
(2)
(3)
Uma apresentação mais detalhada pode ser encontrada em Gali et alli (2003) ou Campos (2003). Nosso
objetivo é mostrar os fundamentos do modelo em que se baseia o exercício e não discutir suas hipóteses.
nt* = g + (y - 1)at + y g g t
(4)
onde a produtividade at º log( At ) segue o processo exógeno
Da t = r a Dat -1 + e a t com {eta} ruído branco
e vamos supor um processo AR(1) para o choque de demanda
g t = r g g t -1 + e tg
com
{etg} ruído branco .
Se assumirmos que as firmas ajustam preços de forma infrequente, o markup não será mais
constante no tempo. Teremos assim um gap entre o produto observado e o seu valor natural.
Esta gap é denotado por xt º y t - y t* , sendo proporcional ao desvio do custo marginal real
^
^
de seu nível sem rigidez de preços. Teremos mc t = (s + j )xt , onde mc º mct - mc . A forma
da equação que descreve a dinâmica da inflação depende da forma como a rigidez de preços
é modelada. Seguiremos Calvo(1983), em que cada firma reajusta seu preço em qualquer
período com uma probabilidade 1 - q , independente das outras firmas e do tempo passado
desde o último reajuste. A cada período 1 - q dos produtores reajustam preços, enquanto
uma fração q permanecem com preços constantes.
A agregação das decisões de preço ótimas produz a seguinte equação a diferenças estocástica
para a dinâmica da inflação, conhecida como a “Nova Curva de Philips”:
p t = bEt {p t +1 } + kxt
(5)
A equação (5) representa a curva de oferta agregada de curto prazo da economia e relaciona
inflação corrente positivamente com a inflação futura e o gap corrente.
Podemos reescrever (1) em termos do gap do produto e da taxa natural de juros
(
)
xt = -1 / s rt - Et {p t +1 } - rrt* + Et {xt +1 }
(6)
As equações (5) e (6), juntamente a especificação da política monetária – ou como a taxa de
juros é determinada - descrevem o equilíbrio dinâmico do modelo na presença de variações
exógenas no choque tecnológico e de demanda sob a forma de um sistema de equações
diferenciais com expectativas racionais3.
3
A resolução dos sistemas é feita por um código de MATLAB disponível na Homepage de Michael Woodford
que, por sua vez, constitui uma simplificação do programa de King and Watson (1998)
2.4 Regras monetárias:
Utilizaremos três especificações distintas para a política monetária. A primeira, chamada de
regra ótima, busca replicar o equilíbrio sem rigidez da economia, requerendo que
xt = p t = 0 . Esta alocação pode ser obtida através da regra
rt = rr + sr ay a Da t + s (1 - y g )(1 - r g )g t + f p p t , para qualquer f p > 1
(7)
A taxa de juros de equilíbrio segue o processo representado abaixo4. Este corresponde a
trajetória da taxa de juros real sob preços flexíveis. Sabemos que o choque de produtividade
leva a um ajuste gradual do consumo para um patamar superior que corresponde a uma taxa
de juros real mais alta5. Sob a regra ótima, a autoridade monetária consegue replicar tal taxa,
que evita pressão excessiva da demanda, não leva as firmas a reajustarem o markup e não
causa subida da inflação. Embora neutra, a política ótima é ativa e busca reduzir os gaps da
economia; o banco central dessa forma administra a demanda agregada, aumentando a taxa
de juros nominal de forma que a taxa real replique o equilíbrio desejado.
Resposta da t axa de juros real
h
h
d
1.5
1
0.5
0
1
3
5
7
9
11 13 15 17 19
Figura 2.1
A regra ótima, no entanto, supõe que a autoridade monetária possa observar
contemporaneamente o choque de produtividade. Esta é uma hipótese forte que pode ser
evitada se o banco central utilizar uma regra simples que responda a variáveis correntes da
economia. Diversos autores testaram a robustez de regras simples vis-à-vis regras ótimas,
encontrando uma perda de bem-estar pequena associada às primeiras6 (Taylor,1999). A
segunda regra utilizada constitui uma variante da regra de Taylor (RT), sendo dada por:
rt = rr + f p p t + f x xt
R espo sta da taxa de juro s no minal (RT)
(8)
0.3
0.2
0.1
0
1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21
Figura 2.2
4
O valor utilizado para os parâmetros do modelo se encontra no Anexo I.
Como nesse caso a inflação é zero, a taxa nominal corresponde à real.
6
Podemos notar que no caso das regras simples, como a autoridade monetária não observa o choque
contemporaneamente, este não aparece explicitamente na regra. Como esperado, no entanto, a origem do
choque é sempre a mesma – equação que determina a taxa de juros real de preços flexíveis, variável que entra
na equação da IS no sistema.
5
A medida de gap definida pelo modelo não possui contrapartida empírica entre as formas
geralmente usadas para estimar o gap, como a diferença entre as série do PIB e uma
tendência dada pelo filtro de Hodrik-Prescott, uma tendência linear ou quadrática. Uma regra
que responda a uma estimativa incorreta seria sub-ótima, levando a instabilidade
desnecessária da taxa de juros (Gali,2000). Esta observação motiva a calibração de uma
regra de Taylor que não responda ao gap do produto (RTSG):
rt = rr + f p p t
(9)
R espo sta da taxa de juro s no minal (RTSG)
0.6
0.4
0.2
0
1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21
Figura 2.3
Especificamos também uma regra do tipo “meta para a previsão da inflação” (inflation
forecasting targeting) (Svensson e Woodford, 2003) (IF):
rt = rr + f p Et p t +1
(10)
Resposta da t axa de juros nominal
(IF)
0.03
0.02
0.01
0
1
3
5
7
9
11 13 15 17 19
Figura 2.4
Podemos ver nos Gráficos acima que a resposta da taxa de juros ao choque de produtividade
é maior no caso da regra ótima. Dessa forma o banco central consegue manter xt = p t = 0 .
Nenhuma outra regra consegue replicar este equilíbrio, já que as regras simples só produzem
aumento da taxa de juros para valores positivos de xt e pt. Como esperado, com a RTSG
temos uma resposta forte da taxa de juros, associada a uma variação menor da inflação e
maior do gap do que no caso da RT. No entanto, o melhor trade-off da política sob regras
simples se encontra na regra IF. Ao responder a expectativa futura de inflação o banco
central consegue afetar o valor contemporâneo desta variável, produzindo para uma mesma
resposta do gap ao choque uma variação da inflação e da taxa de juros menores.
É importante notar que, embora estejamos usando um modelo de economia fechada, isto não
invalida a análise de políticas. Como colocado em Clarida, Gali e Gertler (2001), o problema
da política monetária no caso da economia aberta é isomórfico ao da economia fechada. Na
primeira os termos de troca afetam indiretamente a demanda agregada e não aparecem na
Curva de Phillips, equação do markup ou regra de política. Da mesma forma, a regra ótima
possui os mesmos objetivos e estipula um aumento da taxa de juros real diante choques de
oferta.
2.6 Resultados na Literatura Internacional e Breve Revisão para o Brasil
Dentro da literatura internacional destacamos dois trabalhos que tratam da resposta da
política monetária aos choques tecnológicos. Galí, Lopez-Salido e Vallés (2003) testam com
a metodologia adotada na Seção II a performance do Fed. Aqueles autores encontram que as
respostas das variáveis juros reais e inflação no período Volker-Greenspan se assemelham
àquelas derivadas de uma regra de política monetária ótima. Já no período antecedente, os
autores apresentam evidências de que a autoridade monetária tendia a priorizar a
estabilização do produto, em detrimento da taxa de inflação.
Também foi estimado uma variante deste exercício para dois grupos de países por Francis,
Owyang e Theodorou (2004): 1)França, Japão e UK (o último depois de 1974) e; 2)Canadá,
Alemanha e UK(pré-1974). Embora para ambos os grupos os choques tenham causado
respostas diferentes do Banco Central, sempre foi detectada queda das horas trabalhadas e
aumento da taxa de juros real. No primeiro grupo a resposta da política monetária foi um
aumento da taxa de juros nominal e aumento da inflação, enquanto no segundo optou-se por
acomodar o choque de produtividade com uma queda da taxa de juros nominal acompanhada
por uma queda nos preços.
A literatura sobre choques de oferta e política monetária no Brasil ainda é bastante
incipiente. A maior parte dos trabalhos não trata de choques de produtividade e sim de
estimativas de regras monetárias, formulação de regras ótimas e respostas a choques
externos. Porém, como colocado por Kanczuk (2003), o modelo estrutural utilizado pelo
Banco Central do Brasil não deveria prescindir daquela análise, sob o risco de produzir
estimativas viesadas dos parâmetros. O autor argumenta a partir do modelo do Banco
Central, composto por uma regra de política, uma curva IS e uma Phillips backwad-looking,
a seguir:
it = (1 - r i )it -1 + rp -1 + r y y t -1 + e it
(11)
yt = f y y t -1 + f rt + e yt
(12)
p t = lp p t -1 + l y y t -1 + e pt
(13)
onde yt denota o gap do produto, it a taxa nominal de juros, rt a taxa real e pt a inflação. O
parâmetro do gap na curva de oferta é estimado sob a hipótese de que apenas choques de
demanda afetam a equação; os choques de ofertam moveriam o produto potencial junto com
a própria curva. O problema dessa hipótese está na medida do gap utilizada - o filtro de
Hodrick-Prescott, que suaviza bastante a série. Choques de oferta de alta frequência ainda
continuariam afetando tanto o erro quanto yt, causando endogeneidade e viés nas estimativas.
Raciocínio análogo se aplica a curva IS, em que o parâmetro da taxa de juros real é estimado
novamente sem se considerar os choques de produtividade. A relação esperada é que a taxa
real mais alta implique produto mais baixo, porém, os choques de oferta movem as duas
variáveis na mesma direção.
O autor propõe simular um modelo de equilíbrio geral dinâmico de forma que choques de
oferta e demanda sejam corretamente identificados. Os resultados das séries simuladas
sugerem diferenças quantitativas importantes entre valores dos parâmetros do modelo teórico
e da forma reduzida estimada pelo Banco Central.
Almeida, Peres, Souza e Tabak (2003) testam para a economia brasileira uma regra
monetária ótima. Os autores derivam a regra através de um problema de programação
dinâmica e a estimam por mínimos quadrados de dois estágios para o período pós-Plano
Real. A utilização de instrumentos busca contornar o ponto levantado por Kanczuk (2003). É
encontrada uma regra de reação da autoridade monetária bastante ativa em comparação aos
resultados internacionais – cada ponto percentual de aumento do IPCA induz uma subida
cinco vezes maior da taxa Selic.
Minella (2003) investiga a relação entre produto, moeda, taxa de juros e inflação utilizando
VARs com identicação recursiva para três períodos distintos: inflação moderada (19751985), alta inflação (1985-1994) e baixa inflação (1994-2000). O autor encontra que choques
monetários possuem efeito negativo e relevante no produto. Além disso, no período de baixa
inflação, o grau de persistência da taxa de inflação reduziu e os choques de política,
identificados como choques na taxa de juros Selic, ganharam maior poder de afetar preços.
Podemos encontrar uma análise da política monetária pós-plano Real separada entre o
período de câmbio fixo e flutuante em Soares (2004). O autor estima para os dois regimes
uma regra de política e curva de Phillips. A evidência encontrada vai contra o argumento de
que a mudança para um regime de câmbio flutuante possa não trazer melhora na
performance macroeconômica (fear of floating). A regra de Taylor estimada indica que a
política monetária responde menos a taxa de juros internacional no período recente e foca em
objetivos domésticos.
Por fim, temos o texto de Fraga, Goldfajn e Minella (2003) que trata da aplicação de metas
de inflação em países emergentes. É argumentado neste trabalho que as economias
emergentes enfrentam trade-offs de política mais agudos, devido a presença de fortes
choques externos e de oferta e menor credibilidade nas ações de política monetária.
Utilizando um modelo de pequena economia aberta com preços rígidos os autores sugerem
que mesmo uma política adequada de controle a inflação teria dificuldades em cumprir a
meta diante o aumento dos preços administrados e desvalorização da moeda enfrentados pela
economia brasileira em 2001 e 2002. Daí a necessidade de reajuste das metas em tal
situação. O modelo também recomenda que choques de oferta - como mudanças de preços
relativos - devem ser acomodados pelo Banco Central, mas aumentos ulteriores da inflação
podem ser evitados. O desafio para as economias emergentes de cumprirem um sistema de
metas, para os autores, deve ser combatido com o aumento da comunicação e transparência
das políticas adotadas.
O presente trabalho inova em relação à literatura brasileira existente sob dois aspectos:
primeiro, a análise da resposta da política monetária aos choques de oferta e, segundo, a
metodologia adotada, exposta a seguir, que permite identificar sem ambiguidade os choques
estudados a partir das relações de longo prazo entre as variáveis do modelo.
3. EXERCÍCIO EMPÍRICO7
Blanchard e Quah (1989) propõem a utilização do VAR estrutural como técnica
econométrica para decompor séries econômicas em componentes temporários e permanentes.
Uma vantagem desta metodologia é que a decomposição traz restrições da teoria econômica,
no caso, permite decompor os choques que incidem sobre a produtividade do trabalho em
permanentes e temporários. O ponto fundamental para identificar a decomposição consiste
na imposição de uma restrição de longo prazo no VAR. A hipótese principal na estratégia de
identificação utilizada a seguir é que a única fonte da raiz unitária na produtividade são os
choques tecnológicos8. As demais restrições são compatíveis com uma série de modelos de
ciclos de negócios.
Consideremos o vetor 4x1 a seguir, em que at , ht rt e pt - são realizações no instante t de
um processo estocástico estacionário na primeira diferença:
xt = [Dat Dht Drt Dp t ]
`
(11)
Sabemos que este vetor possui uma representação de Wold dada por
é a11 ( j )
êa ( j )
xt = å L j ê 21
ê a 31 ( j )
j =o
ê
ëa 41 ( j )
¥
a12 ( j )
a 22 ( j )
a32 ( j )
a 42 ( j )
a13 ( j )
a 23 ( j )
a33 ( j )
a 43 ( j )
a14 ( j )ù ée P ,t ù
ê ú
a 24 ( j )úú êe T ,t ú
a34 ( j )ú êe T ,t ú
úê ú
a 44 ( j )û ëe T ,t û
(14)
¥
= å L j A( j )e t
j =0
onde e t é um vetor 4x1 de inovações ocorrendo no tempo t e a mn ( j ) (m,n=1,2) representa a
função impulso resposta do elemento m de xt ao elemento n de e t após j períodos. Impondo
restrições sobre os coeficientes de A(j) e na matriz de variância e covariância das inovações,
os elementos de e t podem ser identificados como temporário e T ,t e permanente e P,t .
Para um choque temporário nas variáveis ht rt e Pt o efeito cumulativo do choque nas
mudanças de at é zero, o que implica:
¥
å a ( j) = 0
mn
para os pares (m,n)= [ (1,2) (1,3) (1,4)]
j =0
Também vamos assumir que os choques em rt e pt não possuem efeito permanente em ht ,
bem como o choque de pt em ht. Daí temos que:
¥
å a ( j) = 0
mn
para os pares (m,n)= [ (2,3) (2,4) (3,4)].
j =0
Admitindo que estimamos um VAR de ordem n , temos um vetor de inovações dado por:
7
As estimações foram realizadas no Software Malcolm 2.2.
O primeiro trabalho a utilizar esta hipótese é Gali(1999). O autor estuda a relação entre os choques de
produtividade e horas trabalhadas na economia americana. O resultado, bastante polêmico, aponta queda das
horas trabalhadas diante ao aumento da produtividade e foi interpretado como indicação de que os choques de
oferta não seriam a causa principal das flutuações no ciclo de negócios.
8
-1
n
é
ù
j
ê I - å L q ( j )ú xt = vt
j =0
ë
û
(15)
onde q ( j ) é a matriz dos coeficientes estimados no lag j. Podemos inverter a expressão
acima, obtendo a representação de médias-móveis estimada:
-1
n
é
ù
xt = ê I - å L jq ( j )ú vt
j =0
ë
û
=
¥
(16)
å L C ( j )v
j
t
j =0
onde C (0) = I . Combinado a primeira e a última equação, temos que as inovações do VAR
são combinação linear dos choques temporários e permanentes:
vt = A(0)et
(17)
onde A(0) é uma matriz 4x4. Podemos recuperar os choques temporários e permanentes
através das inovações do VAR, seguindo as restrições propostas por Gali, Lopez-Salido e
Vallés (2002). Além destas, normalizamos as variâncias dos erros et em 1 e impomos que
estas sejam ortogonais:
A(0 )A(0 ) = W
'
(18)
onde W é a matriz de variância e covariância de vt . As funções de impulso resposta também
podem ser obtidas das equações acima, em termos de C(j) e A(0):
A( j ) = C ( j )A(0)
Usando a expressão acima e as restrições sobre
(19)
¥
å a ( j ) , podemos identificar as funções de
mn
j =0
resposta ao impulso dos choques estruturais.
As séries utilizadas, de periodicidade mensal, são horas trabalhadas ht, produtividade do
trabalho at - calculada como a diferença entre o log da Produção Industrial e o log das horas
trabalhadas, a taxa real de juros rt calculada como a diferença entre a taxa de juros swap pré
de 12 meses, obtida na Risktech e a taxa de inflação pt medida pelo IPCA. A série de horas
trabalhadas é fornecida pela Comissão Nacional da Indústria (CNI) e as demais foram
obtidas no IPEAdata9.
9
A fim de verificarmos a robustez desse exercício, repetimos o procedimento também com a série da Selic
mensal no cálculo da taxa de juros real e a série de horas trabalhadas da Fiesp, normalizando a última pela
PEA, sendo que os resultados não se mostraram significativamente distintos.
As estimativas foram realizadas para o período posterior ao Plano Real, pois entendemos que
ocorreu uma mudança estrutural na economia desde então10. Inicialmente, testamos as
propriedades estocásticas das séries utilizadas através dos testes de Dickey e Pantula
(1987)11, Dickey e Fuller (1979, 1981) e Phillips e Perron (1988).
at
ht
pt
rt
·
·
TABELA 3.1 TESTES DE RAIZ UNITÁRIA
Variável
DP
ADF
PP
1995:01-2004:03
-5.99***
0.52221)
0.4703
1995:01-2004:03
-12.43***
1.0382(8)
0.0651
-8.22***
-1.9041(7)*
-2.0331
1995:01-2004:03
199501-2004:03
-8.21***
-0.9678(2)
-0.6826
*, **, *** denotam rejeição da hipótese nula à 10%, 5% e 1%, respectivamente.
1 Tendência e constante significantes . 2 Constante significante. Demais testes ADF
realizados sem constante e tendência, que se mostraram insignificantes. O critério de
escolha da defasagem para o teste foi o da última defasagem significante, dado que os
resíduos fossem não autocorrelacionados. Defasagens entre parênteses.
A defasagem para truncagem do núcleo de Bartlett usada foi três.
·
Como indicam os testes na Tabela 3.1, não podemos rejeitar a hipótese de raiz unitária em
nenhuma das séries, que são, portanto, realizações de processos estocásticos I(1).
Estimamos em seguida um VAR na primeira diferença, seguindo a representação em (12).
Foram utilizadas quatro defasagens, avaliadas, além de pelos critérios de informação usuais
AIC e SIC, a partir da não autocorrelação e não heterocedasticidade dos resíduos. Como
procuramos ainda um modelo congruente e potencialmente robusto à crítica de Lucas,
realizamos também testes de estabilidade dos parâmetros 12. Apresentamos a seguir as
funções de resposta ao impulso do choque tecnológico:13
10
Fazemos também estimações separadas para o período de câmbio fixo e flutuante, que não apresentaram
diferenças significativas.
11
O procedimento de Dickey e Pantula (1987) testa para a presença de duas raízes unitárias
12
Teste de especificação apresentados no Anexo I.
13
Intervalo de confiança de 5%
H o r a s T r a b a lh a d a s
P r o d u t iv id a d e
0 .0 0 8
0 .0 2 0
0 .0 0 6
0 .0 1 6
0
0 .0 0 4
0 .0 1 2
0 .0 0 2
0 .0 0 8 0
0 .0 0 0
0 .0 0 4
-0 .0 0 2
0 .0 0 0
-0 .0 0 4
-.0 0 4 0
-0 .0 0 6
-0 .0 0 8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
- 0 .0 0 8
1
2
In f la ç ã o
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
11
12
T a x a d e J u ro s R e a l
0 .0 3
0 .1 2 5
0 .1 0 0
0 .0 2
0 .0 7 5
0 .0 1
0 .0 5 0
0 .0 2 5
0 .0 0
0 .0 0 0
-0 .0 1
- 0 .0 2 5
-0 .0 5 0
-0 .0 2
-0 .0 7 5
-0 .1 0 0
-0 .0 3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
1
2
3
12
Figura 3. Resposta ao impulso.
4
5
6
7
8
9
10
Como esperado, o choque tecnológico aumenta a produtividade do trabalho observada. As
horas trabalhadas também aumentam inicialmente e depois oscilam convergindo para zero.
Esta não constitui uma implicação necessária do modelo e depende da magnitude do efeito
renda. Estaremos nos concentrando no efeito sobre as variáveis de política monetária.
A taxa real de juros sobe após o choque, sendo consistente com o aumento da produtividade
e uma trajetória de aumento do consumo. O aumento da taxa de juros se estende por quatro
meses. A resposta da inflação não pode ser considerada significativamente diferente de zero,
sugerindo que o Banco Central eleva a taxa de juros real de forma suficiente para evitar uma
pressão da demanda e o reajuste de preços. Desta forma, podemos considerá-la compatível
com uma política ótima, segundo o modelo discutido anteriormente. Apresentamos também
a decomposição da variância no VAR estrutural estimado:
Tabela 3.2 Decomposição da Variância
Variável/Período
·
Choque
Tecnológico
Choque
em h
Choque
em r
Choque
em p
at
1
2
6
12
98.68775
97.71772
93.93205
93.47974
1.121416
1.490220
2.566095
2.842682
0.022917
0.260565
0.773490
0.909751
0.167915
0.531495
2.728361
2.767828
ht
1
2
6
12
2.223273
5.816551
16.89071
17.77350
93.36717
89.52839
73.08866
72.13434
0.002663
0.274697
0.580231
0.854304
4.406892
4.380366
9.440398
9.237853
rt
1
2
6
12
1.071718
3.443699
10.14262
10.38572
0.000276
0.146233
6.926967
7.490452
97.81755
94.58535
80.76144
79.11778
1.110461
1.824716
2.168977
3.006050
pt
1
2
6
12
0.020279
0.095402
1.266753
1.825079
1.077367
3.307580
5.371589
5.360767
5.747466
5.090576
5.735707
5.840737
93.15489
91.50644
87.62595
86.97342
Decomposição estrutural
Podemos observar na tabela acima que o choque tecnológico contribui com a maior
parte da variância do erro de predição da produtividade. No entanto, sua contribuição em
torno de 2% na variância da inflação é pequena se comparada a dos demais choques- não
tecnológicos. O mesmo ocorre com a taxa de juros real, sendo interessante notar que esta é
explicada em grande medida pelos choques no próprio juros e não pelo seu determinante real
do modelo, o choque de oferta.
4. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste trabalho procuramos avaliar em que medida a resposta do Banco Central e suas
implicações para a taxa de juros real e inflação a uma fonte específica de flutuação - choques
tecnológicos – pode ser considerada ótima segundo um modelo padrão de ciclos de negócios
com preços rígidos e uma regra simples de política monetária. Para tanto, fornecemos
evidência acerca da resposta da economia a choques estruturais através da estimação de um
vetor autoregressivo identificado a partir de relações derivadas da teoria econômica (SVAR).
Os resultados do exercício empírico indicaram que, a despeito do modelo estrutural do
Banco Central não considerar explicitamente e presença de choques de oferta, a resposta a
estes se conforma a definição de otimalidade da NSN e garante a supressão das expectativas
inflacionárias. Podemos caracterizar esta política como uma movimentação da taxa nominal
de juros de forma que a taxa real evite pressões excessivas da demanda agregada.
Acreditamos, portanto, que para o período analisado, a resposta aos choques estudados não
pode ser considerada a causa principal do não cumprimento da meta de inflação. Outros
choques, externos ou de demanda, possivelmente pesaram neste sentido. Esta idéia é
reforçada pela evidência de uma pequena participação do choque tecnológico na
decomposição da variância da inflação e da taxa de juros real.
A consideração apenas dos choques de oferta constitui certamente uma limitação das
estimações realizadas. Extensões possíveis deste trabalho podem buscar contornar o
problema de identificação de diversos choques estruturais no SVAR. Da mesma forma, o
estudo do problema com um modelo de economia aberta também trará novas informações
para o caso do Brasil.
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Anexo I – Testes de especificação
TABELA 4.1 Teste Chow de quebra em 1999:01
Equação
Est-F
Prob
LR
Prob
Juros
Inflação
1.050725
1.534718
0.417462
0.107040
23.49096
32.77748
0.133939
0.012026
TABELA 4.2 Teste LM de autocorrelação
Lag
Est-LM
Prob
1
2
3
4
5
21.91122
9.873571
8.889025
25.38937
11.61567
.1
20
20
.0
20
20
30
30
.2
0.1461
0.8731
0.9179
0.0632
0.7700
10
10
10
0
10
-.1
0
0
-.2
-10
0
-10
-.3
-10
-.4
-20
1998
1999
2000
2001
Recursive C(1) Estimates
2002
1998
2003
1999
2000
2001
Recursive C(2) Estimates
± 2 S.E.
2002
1999
2000
2001
Recursive C(3) Estimates
± 2 S.E.
2002
4
10
2001
Recursive C(6) Estimates
2002
1998
2003
1999
2000
2001
Recursive C(7) Estimates
± 2 S.E.
2002
6
8
4
2000
2001
2002
-8
1999
2000
2001
Recursive C(9) Estimates
± 2 S.E.
1.2
0.8
40
0.4
0.8
0.4
30
0.0
2003
± 2 S.E.
-6
1998
2003
0.8
0.4
2002
-4
-8
1999
Recursive C(8) Estimates
± 2 S.E.
2001
2
-12
1998
2003
2000
0
-8
2000
1999
Recursive C(5) Estimates
12
-4
-10
-20
1999
1998
2003
± 2 S.E.
-6
-10
-20
1998
2002
-2
-4
-10
-15
2001
0
-2
0
-25
2000
4
0
0
-5
1999
Recursive C(4) Estimates
2
10
5
1998
2003
± 2 S.E.
6
20
15
1998
2003
-20
-30
-30
-20
-.5
-10
-20
2002
1998
2003
1999
2000
2001
Recursive C(10) Estimates
± 2 S.E.
2002
2003
± 2 S.E.
20
10
20
0.0
0
10
0.0
-0.4
-0.4
0
-0.4
-0.8
-0.8
-0.8
-1.2
-1.2
-1.2
1998
1999
2000
2001
Recursive C(11) Estimates
2002
1998
2003
1999
2000
2001
Recursive C(12) Estimates
± 2 S.E.
2002
2003
± 2 S.E.
-20
-20
-30
-30
-1.6
-1.6
-1.6
-10
-10
1998
1999
2000
2001
Recursive C(13) Estimates
2002
2003
± 2 S.E.
1998
1999
2000
2001
Recursive C(14) Estimates
2002
2003
1998
± 2 S.E.
0.8
8
6
0.4
4
0.0
2
-0.4
0
-0.8
-2
-1.2
-4
-1.6
-6
1998
1999
2000
2001
Recursive C(16) Estimates
2002
2003
± 2 S.E.
1998
1999
2000
2001
Recursive C(17) Estimates
2002
2003
± 2 S.E.
Figura 4.1Coeficientes recursivos - Equação da inflação
1999
2000
2001
Recursive C(15) Estimates
2002
2003
± 2 S.E.
5
4
.03
.02
4
3
3
3
2
2
3
.01
2
.00
2
1
1
-.01
-.02
0
0
1
1
0
0
-1
-1
-2
-2
-1
-.03
-1
-.04
-2
1998
1999
2000
2001
Recursive C(1) Es timates
1998
2003
2002
1999
2000
2001
Recursive C(2) Estimates
± 2 S.E.
3
2
2
1
1
0
1998
2003
2002
1999
2000
2001
Recursive C(3) Estim ates
± 2 S.E.
-3
-3
-3
-2
-.05
1998
2003
2002
1999
2000
2001
Recursive C(4) Estimates
± 2 S.E.
-1
-1
-2
-2
-3
1998
1999
2000
2001
Recursive C(6) Es timates
0.8
.2
0.4
.0
-0.5
1999
2000
2001
1998
2003
2002
1999
2000
2001
Recursive C(8) Estim ates
± 2 S.E.
.16
.10
.15
.12
.05
.10
-.2
-0.4
0.0
Recursive C(7) Estimates
± 2 S.E.
± 2 S.E.
.8
0.0
1998
2003
2002
2003
2002
.4
0.5
0
2001
.6
1.2
1.0
2000
Recursive C(5) Es timates
± 2 S.E.
1.6
1.5
1999
1998
2003
2002
-.4
-0.8
-.6
-1.2
-.8
1998
2003
2002
1999
2000
2001
Recursive C(9) Estimates
± 2 S.E.
1998
2003
2002
1999
2000
2001
Recursive C(10) Estimates
± 2 S.E.
2003
2002
± 2 S.E.
3
4
3
2
2
.08
.00
.05
.04
-.05
.00
.00
-.10
-.05
-.04
-.15
-.10
1
1
0
0
-1
-1
-2
1998
1999
2000
2001
Recursive C(11) Estimates
2002
1998
2003
.8
.20
.6
.15
.4
1999
2000
2001
Recursive C(12) Estimates
± 2 S.E.
2002
1998
2003
1999
2000
2001
Recursive C(13) Estimates
± 2 S.E.
-3
-4
-.15
-.20
-.08
-2
-3
2002
1998
2003
1999
2000
2001
Recursive C(14) Estimates
± 2 S.E.
2002
2003
± 2 S.E.
1998
1999
2000
2001
Recursive C(15) Estimates
2002
2003
± 2 S.E.
.10
.2
.05
.0
.00
-.2
-.05
-.4
-.6
-.10
-.8
-.15
1998
1999
2000
2001
Recursive C(16) Estimates
2002
2003
± 2 S.E.
1998
1999
2000
2001
Recursive C(17) Estimates
2002
2003
± 2 S.E.
Figura 4.2Coeficientes recursivos - Equação da taxa de juros real
TABELA 4.3 Parâmetros Calibrados
Parâmetro
Valor
j
1
f
1
b
0.98
k
0.37
ra
0.25
rg
0.20
q
0.75
s
1
Retirados de Gali, Lopez e Salido (2003)